Modul 1: Einführung

PI 6250 – Ökonometrie I

Max Heinze (mheinze@wu.ac.at)

Department für Volkswirtschaftslehre, WU Wien

6. März 2025

 

 

 

Was ist Ökonometrie?

Kausalität

 

 

Was ist Ökonometrie? (1)

Was ist Ökonometrie? (2)

Die Ökonometrie ist ein Teilgebiet der Volkswirtschaftslehre.

Wir beschäftigen uns mit wirtschaftlichen Fragestellungen.

Ökonometrie ist eine Art von angewandter Statistik.

Wir verwenden statistische Methoden, um Hypothesen zu überprüfen.

Was ist Ökonometrie? (2)

Die Ökonometrie ist ein Teilgebiet der Volkswirtschaftslehre.

Wir beschäftigen uns mit wirtschaftlichen Fragestellungen.

Ökonometrie ist eine Art von angewandter Statistik.

Wir verwenden statistische Methoden, um Hypothesen zu überprüfen.

Ökonometrie unterscheidet sich als Disziplin von mathematischer Statistik vor allem durch ihren Fokus auf die Probleme, die mit der Verwendung von nicht-experimentellen Daten einhergehen.

Unsere Fragestellung

Wie sieht so eine ökonomische Fragestellung aus?

  • Nehmen wir an, die Regierung ist daran interessiert, die Effektivität der Bildungskarenz zu überprüfen.
  • Wie gehen wir als Ökonom:innen und Ökonometriker:innen diese Fragestellung an?

Wir müssen uns darüber Gedanken machen, welche Frage wir genau untersuchen wollen.

  • Um eine Hypothese mit Daten überprüfen zu können, brauchen wir Daten und eine Hypothese.
    • Die Hypothese können wir z.B. aus einem formalen ökonomischen Modell ableiten.
    • Daten können wir sammeln, oder wir verwenden Daten, die bereits jemand gesammelt hat. Diese Daten müssen wir typischerweise aufbereiten.

Unser Modell

Wir können unsere Frage beispielsweise so formulieren:

Wenn ein:e Arbeitnehmer:in die Bildungskarenz in Anspruch nimmt, erhöht sich dann sein:ihr Lohn im weiteren Arbeitsleben?

Wir unterstellen folgendes Modell:

\[ \mathrm{Lohn} = f\left(\mathrm{Ausbildung},\mathrm{Erfahrung},\mathrm{Talent},\mathrm{Bildungskarenz,\dots}\right) \]

Der Lohn hängt von unserer Variable von Interesse, der Inanspruchnahme von Bildungskarenz, ab; aber auch von einer Reihe von anderen Faktoren.

Wie unterscheidet sich die Variable Ausbildung von der Variable Talent?

  • Wir können zweifelsfrei beobachten, wie viel Ausbildung eine Person hat, aber nicht, wie viel Talent.
  • Unser Ergebnis (der Lohn) wird also von beobachteten und unbeobachteten Variablen beeinflusst.

Warum das Ganze?

Ökonomische Theorien testen und falsifizieren
Sparen Haushalte mehr, wenn die Zinsen steigen?
Konvergieren Länder zu einem gemeinsamen Gleichgewicht?

Beziehungen zwischen ökonomischen Variablen quantifizieren
Was ist der kausale Effekt von Bildung auf Löhne?
Wie groß ist der durchschnittliche Gender Pay Gap?

Evaluation von Politikmaßnahmen
Reduziert ein Mindestlohn die Arbeitslosigkeit?
Hat eine Reduktion der Klassengröße unterschiedliche Effekte auf männlcihe und weibliche Schüler:innen?

Vorhersagen und Voraussagen
Um wie viel wird das BIP im nächsten Jahr steigen?
Wie volatil werden Aktienmärkte nächste Woche sein?

Ein praktisches Beispiel

Angenommen, wir haben die Aufgabe bekommen, zu untersuchen:

Beeinflusst die durchschnittliche Klassengröße in einem Bezirk die Prüfungsleistung?

… und wenn ja, wie stark?

Wie vorher können wir davon ausgehen, dass es beobachtete und unbeobachtete Einflussfaktoren gibt.

Beobachtete Einflussfaktoren

  • Durchschnittliches Haushaltseinkommen im Bezirk
  • Durchschnittliche Lesekompetenz
  • Anteil der Schüler:innen, die zu Hause nicht die Unterrichtssprache sprechen

Unbeob. Einflussfaktoren

  • Durchschnittliche Motivation der Schüler:innen
  • Durchschnittliche Motivation der Lehrer:innen

So ein Zufall, es gibt genau hierzu einen Datensatz

CASchools ist ein Datensatz zu Mathematik- und Lesetestleistungen in 420 kalifornischen Schulen im Jahr 1999. Erstellen wir also eine Grafik.

Zuerst bereiten wir dafür unsere Daten auf.

Eine Grafik

Interpretation

Was sagt uns diese Grafik? Nicht viel.

  • Die Daten sind ziemlich noisy (verrauscht).
  • Wenn wir eine Linie durchzeichnen, ist diese Linie leicht negativ geneigt.
  • Was sagt uns das?
    • Nicht viel. 🙂
  • Ist das durschschn. Ergebnis in Bezirken mit Klassengröße > 22 anders?
  • In Bezirken mit einem Betreuungsverhältnis von über 22 Schüler:innen pro Lehrer:in ist das durchschnittliche Prüfungsergebnis etwas niedriger.
  • Was sagt uns das?
    • Eigentlich auch nicht viel.

Warum „nicht viel“? Da ist doch eine Linie

Wir haben zwei große Probleme mit dieser Analyse:

  • Unsere Schätzung ist mit Unsicherheit behaftet.
    • 383 Bezirke haben ein Betreuungsverhältnis von ≤ 22, nur 37 haben > 22.
    • Wir können uns über den Mittelwert der größeren Teilstichprobe deutlich sicherer sein als für die kleinere.
    • Wenn immer wir Stichproben untersuchen, haben wir mit Unsicherheit zu tun.
  • Wir können keine Aussage über Kausalität treffen.
    • Warum sind die Ergebnisse in Bezirken mit hohem Betreuungsverhältnis schlechter?
    • Würden sie besser werden, wenn wir das Verhältnis ändern?
    • Oder sind die Schüler:innen in diesen Bezirken anders?
    • Wenn ja, sind sie womöglich in beobachteten und unbeobachteten Charakteristika anders.

Was machen wir also in Ökonometrie?

  • Es genügt nicht, ökonomische Daten mit statistischen Methoden zu analysieren.
  • Wir müssen uns auch ernsthafte Gedanken darüber machen, wie wir die Daten analysieren und interpretieren.
    • Das fängt bei der Datensammlung an,
    • betrifft, welche Methoden wir wie anwenden,
    • und beinhaltet auch die Interpretation unserer Ergebnisse.

In Ökonometrie I, Ökonometrie II, und Angewandter Ökonometrie beschäftigen wir uns Schritt für Schritt damit, wie wir mit diesen Problemen umgehen können. Am Ende dieser drei Kurse sind wir in der Lage, ökonometrische Fragestellungen eigenständig zu beantworten.

 

 

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Kausalität

 

 

 

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